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    0分享至用微信掃碼二維碼分享至好友和朋友圈說到計算機生成的圖像肯定就會想到deepfake：將馬變成的斑馬或者生成一個不存在的貓。在圖像生成方面GAN似乎成為了主流，但是盡管這些模型在生成逼真的圖像方面取得了巨大成功，但他們的缺陷也是十分明顯的，而且并不是生成圖像的全部。自編碼器（autoencoder）作為生成的圖像的傳統模型還沒有過時并且還在發展，所以不要忘掉自編碼器！當談到計算機視覺中的生成建模時，幾乎都會提到GAN。使用GAN的開發了很多許多驚人的應用程序，并且可以在這些應用程序中生成高保真圖像。但是GAN的缺點也十分明顯：1、訓練不穩定，經常會出現梯度消失、模式崩潰問題（會生成相同的圖像），這使得我們需要做大量的額外工作來為數據找到合適的架構。2、GAN很難反轉（不可逆），這意味著沒有簡單的方法可以從生成的圖像反推到產生這個圖像的噪聲輸入。例如：如果使用可逆生成模型進行生成的圖像的增強，可以直接獲得生成圖像的特定輸入，然后在正確的方向上稍微擾動它這樣就可以獲得非常相似的圖像，但是GAN做到這一點很麻煩。3、GAN不提供密度估計。也就是說可以生成圖像但無法知道特定特征出現在其中的可能性有多大。

    導致模型生成某些類別的頻率比其他類別高得多。紅色和綠色點云中向上突出的尖峰。在這個尖峰內部存在一些圖像的潛在表示。但如果從那里向旁邊移動，在尖刺旁邊的正上方一個點取樣呢？能得出真實的圖像嗎?潛在空間中的有意義區域在潛在空間的3D子空間中，圖像嵌入通常是良好聚類的——可能除了點云頂部的紅綠尖峰之外。但是隨著我們添加更多的維度，嵌入式圖像之間會出現更多的空白空間。這使得整個3x3x64的潛在空間充滿了真空。當從其中隨機采樣一個點時，很可能會從任何特定圖像中得到一個遠離（在現在的維度上）的點。如果通過解碼器傳遞這些隨機選擇的點，我們會得到什么？答案是得不到任何的形狀。貓和狗之間的采樣不應該產生一個耳朵和胡須松軟的生物嗎？傳統自編碼器學習的潛在空間不是連續的，所以該空間中的點之間的含義沒有平滑的過渡。并且即使是一個小的擾動點也可能會致垃圾輸出。要點：傳統的自編碼器學習的潛在空間不是連續的。使用傳統自編碼器作為生成模型存在三個問題:不知道如何從一個不規則的、無界的空間中采樣，一些類可能在潛空間中被過度表示，學習空間是不連續的，這使得很難找到一個點將解碼成一個良好的圖像。所以這時候變分自編碼器出現了。亨士樂編碼器哪邊的價格實惠。

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